2026/03/04 更新

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オノ　イサオ
小野　功
ONO ISAO
所属
情報理工学院 教授
職名
教授
外部リンク

学位

  • 博士（工学） （ 東京工業大学 ）

研究分野

  • 情報通信 / ソフトコンピューティング

学歴

  • 東京工業大学   総合理工学研究科   知能科学専攻

    - 1997年

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    国名： 日本国

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経歴

  • -:

    2005年

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  • -:東京工業大学 大学院総合理工学研究科 助教授

    2005年

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  • :

    2001年 - 2005年

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  • :徳島大学 工学部 助教授

    2001年 - 2005年

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  • :徳島大学 工学部 講師

    1998年 - 2001年

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  • :

    1998年 - 2001年

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  • :

    1998年

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  • :徳島大学 工学部 助手

    1998年

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  • :

    1997年 - 1998年

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  • :東京工業大学 大学院総合理工学研究科 リサーチ・アソシエイト（日本学術振興会 未来開拓学術研究推進事業「生物的適応システム」PD研究員）

    1997年 - 1998年

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論文

  • Unknown anomaly detection using hidden markov model and areasensing techniques

    Setsuya Kurahashi, Isao Ono

    Tetsu-To-Hagane/Journal of the Iron and Steel Institute of Japan   106 ( 2 )   91 - 99   2020年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Iron and Steel Institute of Japan  

    DOI： 10.2355/tetsutohagane.TETSU-2019-066

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  • A guided local search with iterative ejections of bottleneck operations for the job shop scheduling problem 査読

    Yuichi Nagata, Isao Ono

    COMPUTERS & OPERATIONS RESEARCH   90   60 - 71   2018年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.cor.2017.09.017

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  • A grid based simulation environment for agent-based models with vast parameter spaces 査読

    Chao Yang, Bin Jiang, Isao Ono, Setsuya Kurahashi, Takao Terano

    CLUSTER COMPUTING-THE JOURNAL OF NETWORKS SOFTWARE TOOLS AND APPLICATIONS   19 ( 1 )   183 - 195   2016年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s10586-015-0500-6

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  • A Grid Based Simulation Environment for Parallel Exploring Agent-Based Models with Vast Parameter Space 査読

    Chao Yang, Isao Ono, Setsuya Kurahashi, Bin Jiang, Takao Terano

    HUMAN CENTERED COMPUTING, HCC 2014   8944   534 - 548   2015年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1007/978-3-319-15554-8_44

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  • BS-AWA: Adaptive Weighted Aggregationの目的数に対するスケーラビリティの向上 査読

    濱田直希, 永田裕一, 小林重信, 小野功

    進化計算学会論文誌(Web)   5 ( 1 )   1-15 (J-STAGE) - 15   2014年4月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：The Japanese Society for Evolutionary Computation  

    This paper proposes a more scalable variant of Adaptive Weighted Aggregation (AWA) with respect to the number of objectives in continuous multiobjective optimization. AWA is a scalarization-based multi-start strategy for generating finite points that approximate the entire Pareto set and Pareto front, which is especially focused on many-objective problems (having four or more objectives). In our last study, we discussed a reasonable stopping criterion for AWA, the <em>representing iteration</em>, and analyzed the time and space complexity of AWA when the representing iteration is used as a stopping criterion. Theoretical and empirical results showed that the running time and memory consumption of AWA depends on the number of solutions found in the representing iteration, the <em>representing number</em>. Due to the factorial increase of the representing number for objectives, the applicability of AWA is limited to 16-objective problems. In this study, we therefore redesign two central operations in AWA, the <em>subdivision</em> and the <em>relocation</em>, in order to reduce the representing number. The new subdivision is based on the simplicial complex and its barycentric subdivision and the new relocation is based on the simplicial approximation of a mapping and its range, both of which are well-known notions in topology. We theoretically compare the new AWA, named the <em>barycentric subdivision-based AWA (BS-AWA)</em>, with the old AWA in terms of their representing iteration, representing number and approximate memory consumption to illustrate the improvement of scalability; the result implies that BS-AWA is applicable to over 20-objective problems. Numerical experiments using 2- to 17-objective benchmark problems show that BS-AWA achieves a better coverage of obtained solutions than conventional multi-start descent methods in both the variable and objective spaces. The running time and the solution distribution of BS-AWA are also discussed.

    DOI： 10.11394/tjpnsec.5.1

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  • Improvement of Convergence Properties in Adaptive Weighted Aggregation for Multiobjective Continuous Optimization 査読

    Tetsuya Shioda, Yuichi Nagata, Isao Ono

    2014 PROCEEDINGS OF THE SICE ANNUAL CONFERENCE (SICE)   1210 - +   2014年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Random Partial Neighborhood Search for University Course Timetabling Problem 査読

    Yuichi Nagata, Isao Ono

    PARALLEL PROBLEM SOLVING FROM NATURE - PPSN XIII   8672   782 - 791   2014年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Improving Estimation Accuracy of Particle Filter by Efficient Interpolation Based on Crossover 査読

    Taku Sasaki, Yuichi Nagata, Isao Ono

    2014 PROCEEDINGS OF THE SICE ANNUAL CONFERENCE (SICE)   1216 - +   2014年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • 多目的連続関数最適化の解法Adaptive Weighted Aggregationの終了条件に関する一考察 査読

    濱田直希, 永田裕一, 小林重信, 小野功

    進化計算学会論文誌(Web)   4 ( 1 )   13-27 (J-STAGE) - 27   2013年3月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：The Japanese Society for Evolutionary Computation  

    This paper proposes a reasonable stopping criterion for Adaptive Weighted Aggregation (AWA), which is a scalarization-based multi-start framework developed in our previous study on continuous multiobjective optimization. Our previous study shows that AWA yields good solutions covering the entire Pareto set and front within a small consumption of running time and function evaluation on 2- to 6-objective benchmark problems. The experimental results also indicate, however, that the number of solutions generated by AWA is multiplied every iteration. The rapid increase of solutions requires a careful choice of the stopping criterion: even one iteration of shortage may deteriorate the coverage of solutions into an unsatisfactory level and one of excess gives rise to a significant waste of computational resources. We therefore discuss the minimum iteration that AWA yields an enough solution set to cover the Pareto set and front in the sense that the set contains at least one interior point of each of their non-empty "faces", that is, boundary submanifolds induced from the Pareto sets of subproblems with the same inclusion relation as faces of the simplex. Then, such an iteration, named the <em>representing iteration</em>, is proposed as a stopping criterion for AWA, and the number of solutions found by the representing iteration, named the <em>representing number</em>, is derived to analyze the space complexity of AWA. We also discuss the time complexity of AWA based on numerical experiments. The distribution of obtained solutions and its coverage measure show the usefulness of the proposed stopping criterion.

    DOI： 10.11394/tjpnsec.4.13

    J-GLOBAL

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  • An evolutionary algorithm for black-box chance-constrained function optimization

    Kazuyuki Masutomi, Yuichi Nagata, Isao Ono

    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics   17 ( 2 )   272 - 282   2013年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Fuji Technology Press  

    DOI： 10.20965/jaciii.2013.p0272

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  • A Real-Coded Genetic Algorithm Taking Account of the Weighted Mean of the Population 査読

    Naotoshi Nakashima, Yuichi Nagata, Isao Ono

    PROCEEDINGS OF THE EIGHTEENTH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ARTIFICIAL LIFE AND ROBOTICS (AROB 18TH '13)   325 - 328   2013年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • High-Order Sequence Entropies for Measuring Population Diversity in the Traveling Salesman Problem 査読

    Yuichi Nagata, Isao Ono

    EVOLUTIONARY COMPUTATION IN COMBINATORIAL OPTIMIZATION (EVOCOP 2013)   7832   179 - +   2013年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Extending Distance-weighted Exponential Natural Evolution Strategy for Function Optimization in Uncertain Environments 査読

    Kazuyuki Masutomi, Yuichi Nagata, Isao Ono

    2013 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC)   2122 - 2129   2013年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • A parallel genetic algorithm with edge assembly crossover for 100,000-city scale TSPs

    Kazuma Honda, Yuichi Nagata, Isao Ono

    2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2013   1278 - 1285   2013年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1109/CEC.2013.6557712

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  • Theoretical Foundation for CMA-ES from Information Geometry Perspective 査読

    Youhei Akimoto, Yuichi Nagata, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    ALGORITHMICA   64 ( 4 )   698 - 716   2012年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s00453-011-9564-8

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  • PATTERN-ORIENTED INVERSE SIMULATION FOR ANALYZING SOCIAL PROBLEMS: FAMILY STRATEGIES IN CIVIL SERVICE EXAMINATION IN IMPERIAL CHINA 査読

    Chao Yang, Setsuya Kurahashi, Isao Ono, Takao Terano

    ADVANCES IN COMPLEX SYSTEMS   15 ( 7 )   2012年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1142/S0219525912500385

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  • 被覆度を考慮したマルチスタート法による多目的連続関数最適化:Adaptive Weighted Aggregation 査読

    濱田直希, 永田裕一, 小林重信, 小野功

    進化計算学会論文誌(Web)   3 ( 2 )   31-46 (J-STAGE)   2012年9月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.11394/tjpnsec.3.31

    J-GLOBAL

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  • A New Pareto Frontier Covering Strategy in FS-MOGA for Multi-Objective Function Optimization 査読

    Ryo Miyazaki, Naoki Hamada, Yuichi Nagata, Isao Ono

    6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFT COMPUTING AND INTELLIGENT SYSTEMS, AND THE 13TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ADVANCED INTELLIGENT SYSTEMS   1888 - 1893   2012年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1109/SCIS-ISIS.2012.6505313

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  • 複数銘柄および複数市場に対応した U-Mart システムの開発

    秋元 圭人, 森 直樹, 小野 功, 中島 義裕, 喜多 一, 松本 啓之亮

    計測自動制御学会論文集 = Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers   47 ( 11 )   541 - 548   2011年11月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：The Society of Instrument and Control Engineers  

    In this paper, we first discuss the notion that artificial market systems should meet the requirements of fidelity, transparency, reproducibility, and traceability. Next, we introduce history of development of the artificial market system named U-Mart system that meet the requirements well, which have been developed by the U-Mart project. We have already developed the U-Mart system called "U-Mart system version 3.0" to solve problems of old U-Mart systems. In version 3.0 system, trading process is modularized and universal market system can be easily introduced.<br/>However, U-Mart system version 3.0 only simulates the single brand futures market. The simulation of the plural brands and plural markets has been required by lot of users. In this paper, we proposed a novel U-Mart system called "U-Mart system version 4.0" to solve this problem of U-Mart system version 3.0. We improve the server system, machine agents and GUI in order to simulate plural brands and plural markets in U-Mart system version 4.0. The effectiveness of the proposed system is confirmed by statistical analysis of results of spot market simulation with random agents.

    DOI： 10.9746/sicetr.47.541

    CiNii Books

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    その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00385056579?from=CiNii

  • Adaptive Weighted Aggregation 2: More scalable AWA for multiobjective function optimization. 査読

    Naoki Hamada, Yuichi Nagata, Shigenobu Kobayashi, Isao Ono

    Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2011, New Orleans, LA, USA, 5-8 June, 2011   2375 - 2382   2011年6月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

    DOI： 10.1109/CEC.2011.5949911

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  • On scalability of Adaptive Weighted Aggregation for multiobjective function optimization. 査読

    Naoki Hamada, Yuichi Nagata, Shigenobu Kobayashi, Isao Ono

    Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2011, New Orleans, LA, USA, 5-8 June, 2011   669 - 678   2011年6月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

    DOI： 10.1109/CEC.2011.5949683

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  • Adaptive Weighted Aggregationのスケーラビリティの改良

    濱田直希, 永田裕一, 小林重信, 小野功

    人工知能学会 第6回進化計算フロンティア研究会 資料集   82 - 93   2011年3月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）  

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  • A New Framework taking account of Multi-funnel Functions for Real-coded Genetic Algorithms 査読

    Kento Uemura, Shun-ichi Kinoshita, Yuichi Nagata, Shigenobu Kobayashi, Isao Ono

    2011 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC)   2091 - 2098   2011年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • 多数目的問題におけるAWAの目的数に対するスケーラビリティの解析

    濱田直希, 永田裕一, 小林重信, 小野功

    進化計算シンポジウム2010 講演論文集   PDF (6 pages)   2010年12月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）  

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  • Adaptive weighted aggregation: A multiobjective function optimization framework taking account of spread and evenness of approximate solutions. 査読

    Naoki Hamada, Yuichi Nagata, Shigenobu Kobayashi, Isao Ono

    Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, CEC 2010, Barcelona, Spain, 18-23 July 2010   1 - 8   2010年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

    DOI： 10.1109/CEC.2010.5586368

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  • 近似パレート解集合の広がりと均等性を考慮した多目的関数最適化の枠組みAdaptive Weighted Aggregation の提案

    濱田直希, 永田裕一, 小林重信, 小野功

    人工知能学会 第3回進化計算フロンティア研究会 資料集   152 - 163   2010年3月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）  

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  • UV構造を考慮した適応的複製選択による実数値GAの提案 査読

    大嶋, 彈, 宮前, 惇, 永田, 裕一, 小林, 重信, 小野, 功, 佐久間, 淳

    人工知能学会論文誌   25 ( 2 )   290 - 298   2010年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：社団法人 人工知能学会  

    The purpose of this paper is to propose a new real-coded genetic algorithm (RCGA) named Networked Genetic Algorithm (NGA) that intends to find multiple optima simultaneously in deceptive globally multimodal landscapes. Most current techniques such as niching for finding multiple optima take into account big valley landscapes or non-deceptive globally multimodal landscapes but not deceptive ones called UV-landscapes. Adaptive Neighboring Search (ANS) is a promising approach for finding multiple optima in UV-landscapes. ANS utilizes a restricted mating scheme with a crossover-like mutation in order to find optima in deceptive globally multimodal landscapes. However, ANS has a fundamental problem that it does not find all the optima simultaneously in many cases. NGA overcomes the problem by an adaptive parent-selection scheme and an improved crossover-like mutation. We show the effectiveness of NGA over ANS in terms of the number of detected optima in a single run on Fletcher and Powell functions as benchmark problems that are known to have multiple optima, ill-scaledness, and UV-landscapes.

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  • Development of an artificial market system for analysis of institutional issues in financial markets 査読

    Y. Akimoto, N. Mori, I. Ono, Y. Nakajima, H. Sato, H. Matsui, H. Kita, K. Matsumoto

    SCIS and ISIS 2010 - Joint 5th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 11th International Symposium on Advanced Intelligent Systems   121 - 126   2010年

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    記述言語：英語  

    DOI： 10.14864/softscis.2010.0.121.0

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  • Pattern-oriented Inverse Simulation for Agent-based Modeling: An Analysis of Family Strategies 査読

    Chao Yang, Setsuya Kurahashi, Isao Ono, Takao Terano

    GECCO-2010 COMPANION PUBLICATION: PROCEEDINGS OF THE 12TH ANNUAL GENETIC AND EVOLUTIONARY COMPUTATION CONFERENCE   1801 - 1808   2010年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Analysis of the behavior of MGG and JGG as a selection model for real-coded genetic algorithms 査読

    Youhei Akimoto, Yuichi Nagata, Jun Sakuma, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence   25 ( 2 )   281 - 289   2010年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1527/tjsai.25.281

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  • Natural policy gradient methods with parameter-based exploration for control tasks

    Atsushi Miyamae, Yuichi Nagata, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    Advances in Neural Information Processing Systems 23: 24th Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2010, NIPS 2010   2010年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Theoretical analysis of evolutionary computation on continuously differentiable functions 査読

    Youhei Akimoto, Yuichi Nagata, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    Proceedings of the 12th Annual Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO '10   1401 - 1408   2010年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1145/1830483.1830742

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  • Bidirectional Relation between CMA Evolution Strategies and Natural Evolution Strategies 査読

    Youhei Akimoto, Yuichi Nagata, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    PARALLEL PROBLEMS SOLVING FROM NATURE - PPSN XI, PT I   6238   154 - 163   2010年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Globally Multimodal Function Optimization by Real-coded Genetic Algorithms using Traps 査読

    Naoya Karatsu, Yuichi Nagata, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    2010 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC)   2010年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • 非線形パレート解集合を均等に網羅するためのAdaptive Weighted Aggregationの提案

    濱田直希, 田中雅晴, 佐久間淳, 小林重信, 小野功

    人工知能学会 第2回進化計算フロンティア研究会 資料集   107 - 112   2009年10月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）  

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  • Adaptation of Expansion Rate for Real-coded Crossovers 査読

    Youhei, Akimoto, Jun, Sakuma, Isao, Ono, Shigenobu, Kobayashi

    Proceedings of 18th Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2009)   739 - 746   2009年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

    DOI： 10.1145/1569901.1570004

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    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/gecco/gecco2009.html#AkimotoSOK09

  • A New Real-coded Genetic Algorithm Using the Adaptive Selection Network for Detecting Multiple Optima 査読

    Dan, Oshima, Atushi, Miayamae, Jun, Sakuma, Shigenobu, Kobayashi, Isao, Ono

    Proceedings of IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2009   2009年5月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

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  • 機能分担多目的実数値GA: FS-MOGAの提案 査読

    濱田直希, 田中雅晴, 佐久間淳, 小林重信, 小野功

    人工知能学会論文誌(Web)   24 ( 1 )   116-126 (J-STAGE)   2009年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1527/tjsai.24.116

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  • インスタンスベース政策最適化のための実数値ＧＡと非ホロノミック系制御への適用 査読

    宮前, 惇, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    人工知能学会論文誌   24 ( 1 )   104 - 115   2009年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：社団法人 人工知能学会  

    The stabilization control of nonholonomic systems have been extensively studied because it is essential for nonholonomic robot control problems. The difficulty in this problem is that the theoretical derivation of control policy is not necessarily guaranteed achievable. In this paper, we present a reinforcement learning (RL) method with instance-based policy (IBP) representation, in which control policies for this class are optimized with respect to user-defined cost functions. Direct policy search (DPS) is an approach for RL; the policy is represented by parametric models and the model parameters are directly searched by optimization techniques including genetic algorithms (GAs). In IBP representation an instance consists of a state and an action pair; a policy consists of a set of instances. Several DPSs with IBP have been previously proposed. In these methods, sometimes fail to obtain optimal control policies when state-action variables are continuous. In this paper, we present a real-coded GA for DPSs with IBP. Our method is specifically designed for continuous domains. Optimization of IBP has three difficulties; high-dimensionality, epistasis, and multi-modality. Our solution

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  • 機能分担 CMA-ES の提案と評価 査読

    秋本, 洋平, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    人工知能学会論文誌   24 ( 1 )   58 - 68   2009年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • Learning of Fugitive Robot Using Optical Information tau 査読

    Hiroyuki Fujii, Jun Sakuma, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    2008 IEEE CONFERENCE ON SOFT COMPUTING IN INDUSTRIAL APPLICATIONS SMCIA/08   20 - 25   2009年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    Web of Science

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  • A Handy Laser Show System for Open Space Entertainment 査読

    Toru Takahashi, Miki Namatame, Fusako Kusunoki, Isao Ono, Takao Terano

    ENTERTAINMENT COMPUTING - ICEC 2009   5709   311 - +   2009年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Designing and evaluation of mobile robot using optical information τ-margin

    Hiroyuki Fujii, Yuichi Nagata, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    Proceedings of the IASTED International Conference on Robotics and Applications   2009年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    Scopus

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  • Pattern-oriented agent-based simulation for analyzing family strategies in civil service examination in imperial China

    Chao Yang, Toru Takahashi, Takashi Yamada, Setsuya Kurahashi, Isao Ono, Takao Terano

    ICCAS-SICE 2009 - ICROS-SICE International Joint Conference 2009, Proceedings   5121 - 5126   2009年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • A grid-oriented social simulation framework for large scale agent-based modeling

    Chao Yang, Toru Takahashi, Bin Jiang, Takashi Yamada, Isao Ono, Setsuya Kurahashi, Takao Terano

    Conference Proceedings - 6th Conference of the European Social Simulation Association, ESSA 2009   2009年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：The European Social Simulation Association (ESSA)  

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  • 機能分担多目的実数値ＧＡ： ＦＳ－ＭＯＧＡの提案

    濱田 直希, 田中 雅晴, 佐久間 淳, 小林 重信, 小野 功

    人工知能学会論文誌   24 ( 1 )   116 - 126   2009年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

    DOI： 10.1527/tjsai.24.116

    DOI： 10.1541/ieejeiss.137.750_references_DOI_MSdCrIWhrMYzityNcA8JeeDPsog

    CiNii Research

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    その他リンク： https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20700130/

  • 局所パレート解乗り越えとパレートフロンティア被覆を考慮した多目的実数値GA

    濱田直希, 田中雅晴, 佐久間淳, 小林重信, 小野功

    進化計算シンポジウム2008 講演論文集   192 - 197   2008年12月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）  

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  • Optimization of Instance-based Policy Based on Real-coded Genetic Algorithms 査読

    Atsushi, Miyamae, Jun, Sakuma, Isao, Ono, Shigenobu, Kobayashi

    Proceedings of the 2008 IEEE Conference on Soft Computing in Industrial Applications (SMCia/08)   338-343   2008年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

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  • Functionally specialized CMA-ES: a modification of CMA-ES based on the specialization of the functions of covariance matrix adaptation and step size adaptation 査読

    Youhei, Akimoto, Jun, Sakuma, Isao, Ono, Shigenobu, Kobayashi

    Proceedings of Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2008)   479-486   2008年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

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  • Functional-Specialization Multi-Objective Real-Coded Genetic Algorithm: FS-MOGA 査読

    Naoki Hamada, Jun Sakuma, Shigenobu Kobayashi, Isao Ono

    PARALLEL PROBLEM SOLVING FROM NATURE - PPSN X, PROCEEDINGS   5199   659 - 669   2008年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    Web of Science

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  • U-Mart System: A Market Simulator for Analyzing and Designing Institutions 査読

    Isao ONO, Hiroshi SATO, Naoki MORI, Yoshihiro NAKAJIMA, Hiroyuki MATSUI, Yusuke KOYAMA, Hajime KITA

    Evolutionary and Institutional Economics Review   5 ( 1 )   63 - 79   2008年

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    記述言語：英語   出版者・発行元：JAPAN ASSOCIATION FOR EVOLUTIONARY ECONOMICS  

    In this paper, we first discuss the notion that artificial market systems whose purposes are to design institutions for realistic markets should meet the requirements of fidelity, transparency, reproducibility, traceability, and usability. Next, we introduce two artificial market systems named the Itayose U-Mart system and the Zaraba U-Mart system that meet the requirements well, which have been developed by the U-Mart project. Finally, we point out that the U-Mart system is faced with the difficulties of complexities of the system and frequent changes to specification from the viewpoint of software engineering. In order to deal with the difficulties, we employed an object-oriented modeling method to design the U-Mart system and succeeded in constructing the system efficiently.

    DOI： 10.14441/eier.5.63

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  • Functional-Specialization Multi-Objective Real-Coded Genetic Algorithm: FS-MOGA 査読

    Nanoki Hamada, Jun Sakuma, Shigenobu Kobayashi, Isao Ono

    PARALLEL PROBLEM SOLVING FROM NATURE - PPSN X, PROCEEDINGS   5199   691 - 701   2008年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1007/978-3-540-87700-4_69

    Web of Science

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    その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/ppsn/ppsn2008.html#conf/ppsn/HamadaSKO08

  • 関数最適化のための制約対処法 : パレート降下修正オペレータ

    原田, 健, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    人工知能学会論文誌 = Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence : AI   22 ( 0 )   364 - 374   2007年11月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：社団法人 人工知能学会  

    Function optimization underlies many real-world problems and hence is an important research subject. Most of the existing optimization methods were developed to solve primarily unconstrained problems. Since real-world problems are often constrained, appropriate handling of constraints is necessary in order to use the optimization methods. In particular, the performances of some methods such as Genetic Algorithms (GA) can be substantially undermined by ineffective constraint handling. Despite much effort devoted to the studies of constraint-handling methods, it has been reported that each of them has certain limitations. Hence, further studies for designing more effective constraint-handling methods are needed. For this reason, we investigated the guidelines for a method to effectively handle constraints. The guidelines are that the method 1) takes the approach of repair operators, 2) monotonically decreases both the number of violated constraints and constraint violations, and 3) searches over the boundaries of violated constraints. Based on these guidelines, we designed a new constraint-handling method Pareto Descent Repair operator (PDR) in which ideas derived from multi-objectiv

    DOI： 10.1527/tjsai.22.364

    CiNii Books

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    その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00292161557?from=CiNii

  • インスタンスベース政策学習による非ホロノミック系制御の実験的考察

    塩川, 祐介, 土谷, 千加夫, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems   19 ( 0 )   73 - 78   2007年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Pareto Path Following による局所パレート最適解曲線の等間隔サンプリング

    原田, 健, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems   19 ( 0 )   377 - 382   2007年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • ハイブリッドGAによる濃度制約付きポートフォリオ最適化

    土谷, 千加夫, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems   19 ( 0 )   371 - 376   2007年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • 多親を用いた実数値GAのための世代交代モデル : Just Generation Gap(JGG) の提案と評価

    秋本, 洋平, 羽佐田, 理恵, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems   19 ( 0 )   341 - 346   2007年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • 実数値GAのための再初期化戦略の提案と性能評価

    市島, 大二郎, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems   19 ( 0 )   335 - 340   2007年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • TSPにおける大域的多様性を考慮したGA

    古川, 諒, 永田, 裕一, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems   19 ( 0 )   329 - 334   2007年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • 実数値GAによるズームレンズ系の進化的設計

    木下, 峻一, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems   19 ( 0 )   189 - 194   2007年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Constraint-handling method for multi-objective function optimization: Pareto descent repair operator 査読

    Ken Harada, Jun Sakuma, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    EVOLUTIONARY MULTI-CRITERION OPTIMIZATION, PROCEEDINGS   4403   156 - +   2007年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    Web of Science

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  • Uniform sampling of local pareto-optimal solution curves by pareto path following and its applications in multi-objective GA.

    Ken Harada, Jun Sakuma, Shigenobu Kobayashi, Isao Ono

    Genetic and Evolutionary Computation Conference(GECCO)   813 - 820   2007年

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    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

    DOI： 10.1145/1276958.1277120

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    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/gecco/gecco2007.html#HaradaSKO07

  • Saving MGG : 実数値GA/MGGにおける適応度評価回数の削減 査読

    田中, 雅晴, 土谷, 千加夫, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    人工知能学会論文誌 = Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence : AI   21 ( 0 )   547 - 555   2006年11月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：社団法人 人工知能学会  

    In this paper, we propose an extension of the Minimal Generation Gap (MGG) to reduce the number of fitness evaluation for the real-coded GAs (RCGA). When MGG is applied to actual engineering problems, for example applied to optimization of design parameters, the fitness calculating time is usually huge because MGG generates many children from one pair of parents and the fitness is calculated by repetitive simulation or analysis. The proposed method called Saving MGG reduces the number of fitness evaluation by estimating the promising degrees of children using individual distribution and fitness information of population, and selecting children based on the promising degree before evaluating the fitness. Experimental results show that RCGA with Saving MGG can provide large reducing effects on 20 or 30 dimensional Sphere functions, Rosenbrock functions, ill-scaled Rosenbrock functions, and Rastrigin function.

    DOI： 10.1527/tjsai.21.547

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    その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00285086416?from=CiNii

  • 多目的最適化のための局所探索 : パレート降下法

    原田, 健, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems   18 ( 0 )   345 - 350   2006年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • 把持・繰り動作のプランニングと強化学習

    石見, 幸樹, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems   18 ( 0 )   143 - 148   2006年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • 形状可変ロボットによる凹凸地面走行の学習

    藤野, 智宏, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems   18 ( 0 )   105 - 110   2006年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • 多目的関数最適化におけるGAと局所探索の組み合わせ : GA then LS の推奨

    原田, 健, 佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    自律分散システム・シンポジウム資料 = SICE Symposium on Decentralized Autonomous Systems   18 ( 0 )   351 - 356   2006年1月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Instance-Based Policy Search using Binomial Distribution Crossover and Iterated Refreshment. 査読

    Chikao Tsuchiya, Kokolo Ikeda, Jun Sakuma, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    IEEE International Conference on Evolutionary Computation, CEC 2006, part of WCCI 2006, Vancouver, BC, Canada, 16-21 July 2006   378 - 385   2006年

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  • An effective rule based policy representation and its optimization using inter normal distribution crossover

    Chikao Tsuchiya, Jun Sakuma, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    Advances in Soft Computing   400 - 411   2005年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer Verlag  

    DOI： 10.1007/3-540-32391-0_47

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  • U-Mart system, software for open experiments of artificial market 査読

    H Kita, H Sato, N Mori, Ono, I

    2003 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE IN ROBOTICS AND AUTOMATION, VOLS I-III, PROCEEDINGS   1328 - 1333   2003年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    Web of Science

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  • U-Mart: An artificial market testbed for economics and multiagent systems 査読

    T Terano, Y Shiozawa, H Deguchi, H Kita, H Matsui, H Sato, Ono, I, Y Nakajima

    MEETING THE CHALLENGE OF SOCIAL PROBLEMS VIA AGENT-BASED SIMULATION   53 - 65   2003年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    Web of Science

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  • Theoretical proof of edge search strategy applied to power plant start-up scheduling 査読

    Akimoto Kamiya, Kensuke Kawai, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics   32 ( 3 )   316 - 331   2002年6月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1109/TSMCB.2002.999808

    Scopus

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  • Case report on U-Mart experimental system: Competition of software agents and gaming simulation with human agents

    H Sato, H Matsui, Ono, I, H Kita, T Terano, H Deguchi, Y Shiozawa

    AGENT-BASED APPROACHES IN ECONOMIC AND SOCIAL COMPLEX SYSTEMS   72   167 - 178   2002年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    Web of Science

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  • U-Mart Project: Learning Economic Principles from the Bottom by Both Human and Software Agents. 査読

    Hiroshi Sato, Hiroyuki Matsui, Isao Ono, Hajime Kita, Takao Terano, Hiroshi Deguchi, Yoshinori Shiozawa

    New Frontiers in Artificial Intelligence, Joint JSAI 2001 Workshop Post-Proceedings   121 - 131   2001年

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    出版者・発行元：Springer  

    DOI： 10.1007/3-540-45548-5_15

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  • 実数値 GA のための正規分布交叉の多数の親を用いた拡張法の提案 査読

    喜多 一, 小野 功, 小林 重信

    計測自動制御学会論文集   36 ( 10 )   875 - 883   2000年10月

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    記述言語：日本語  

    DOI： 10.9746/sicetr1965.36.875

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  • 交叉の設計指針に基づくUNDXの拡張：ENDXの提案と評価 査読

    木村周平, 小野功, 喜田一, 小林重信

    計測自動制御学会論文集   36 ( 12 )   1162 - 1171   2000年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.9746/sicetr1965.36.1162

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  • 実数値GAのための正規分布交叉に関する理論的考察 査読

    喜多 一, 小野 功, 小林 重信

    計測自動制御学会論文集   35 ( 11 )   1333 - 1339   1999年11月

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    記述言語：日本語  

    DOI： 10.9746/sicetr1965.35.1333

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  • システム設計への創発的アプローチ

    玉置 久, 小野 功, 北村 新三

    計測と制御 = Journal of the Society of Instrument and Control Engineers   38 ( 10 )   624 - 629   1999年10月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：The Society of Instrument and Control Engineers  

    DOI： 10.11499/sicejl1962.38.624

    CiNii Books

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    その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00064020112?from=CiNii

  • Adaptive-edge search for power plant start-up scheduling 査読

    Akimoto Kamiya, Kensuke Kawai, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics Part C: Applications and Reviews   29 ( 4 )   518 - 530   1999年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1109/5326.798766

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  • Designing lens systems taking account of glass selection by real-coded genetic algorithms

    Isao Ono, Yoshihiro Tatsuzawa, Shigenobu Kobayashi, Koji Yoshida

    Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics   3   1999年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Global and multi-objective optimization for lens design by real-coded genetic algorithms

    Isao Ono, Shigenobu Kobayashi, Koji Yoshida

    Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering   3482   110 - 121   1998年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：SPIE  

    DOI： 10.1117/12.321995

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  • ジョブの待ち時間に着目したJSPの進化的解法 査読

    佐久間, 淳, 小野, 功, 小林, 重信

    知能システムシンポジウム資料   25 ( 0 )   25 - 30   1998年3月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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  • An Efficient Genetic Algorithm for Reachability Problems. 査読

    Keiko Takahashi, Isao Ono, Hiroshi Satoh, Shigenobu Kobayashi

    30th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS-30), 7-10 January 1997, Maui, Hawaii, USA   89 - 98   1997年

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    出版者・発行元：IEEE Computer Society  

    DOI： 10.1109/HICSS.1997.663163

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  • Genetic algorithm for job-shop scheduling problems using job-based order crossover

    Isao Ono, Masayuki Yamamura, Shigenobu Kobayashi

    Proceedings of the IEEE Conference on Evolutionary Computation   547 - 552   1996年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

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  • Thermal power plant start-up scheduling with evolutionary computation by using an enforcement operator

    Akimoto Kamiya, Isao Ono, Masayuki Yamamura, Shigenobu Kobayashi

    Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics   2   1372 - 1379   1995年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

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書籍等出版物

  • Grid Computing in Life Science: First International Life Science Grid Workshop, LSGRID 2004, Revised Selected and Invited Papers(Konagaya, A. and Sato, K. Eds.)

    Springer-Verlag GmbH  2004年 

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  • Grid Computing in Life Science: First International Life Science Grid Workshop, LSGRID 2004, Revised Selected and Invited Papers(Konagaya, A. and Sato, K. Eds.)

    Springer-Verlag GmbH  2004年 

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  • Advances in Evolutionary Computing (Ghosh, A. and Tsutsui, S., Eds.)

    Springer  2002年 

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  • Advances in Evolutionary Computing (Ghosh, A. and Tsutsui, S., Eds.)

    Springer  2002年 

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  • 遺伝的アルゴリズム4（北野宏明 編）

    産業図書  2000年 

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MISC

  • 多目的ブラックボックス関数最適化のための局所探索手法の提案 (システム研究会 確率最適化アルゴリズム全般)

    宮崎 諒, 永田 裕一, 小野 功

    電気学会研究会資料. ST   2013 ( 108 )   13 - 18   2013年11月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：電気学会  

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  • レーザーショーデバイスを用いた聴覚障害者向けの校外学習の方法とその評価

    高橋徹, 生田目美紀, 楠房子, 小野功, 寺野隆雄

    科学教育研究   34 ( 2 )   117 - 127   2010年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 日本科学教育学会  

    This paper presents a novel learning method for hearing-impaired students in an open space. The method is characterized by the use of a handy laser-show device newly developed by the authors. The learning difficulty of hearing-impaired students comes from the fact that they cannot smoothly interact with each other among students, teachers, and target objects. In a classroom lesson, we are often familiar with the situations, while, in case of an open space, so far, we have had few effective methods. To solve the issues in open space situations, we describe a new learning method, by which we show direct explanations about the target object through a handy laser-show device: Big Fat Wand (BFW). BFW is designed to have capabilities of 1) being carried easily, and 2) presenting characters, images, and animations through authoring tools on a PC. To evaluate the effectiveness, we carried out intensive experiments with hearing-impaired students of Tsukuba University of Technology. The results revealed 1) that a lecturer with no experience or expertise in teaching hearing-impaired students is able to give good lectures with BFW, and 2) that BFW explanations with simple figures about the structure of the target objects are especially educative for hearing-impaired students. We believe that the proposed method will be of use for any other open-space lectures.

    DOI： 10.14935/jssej.34.117

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  • 2B2-G2 実践事例から考える聴覚障害者向けの拡張現実感の利用(インタラクション・デザイン・学習II,自主企画課題研究,次世代の科学力を育てる-社会とのグラウンディングを求めて-)

    高橋 徹, 生田目 美紀, 楠 房子, 小野 功, 寺野 隆雄

    日本科学教育学会年会論文集   34 ( 0 )   155 - 156   2010年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 日本科学教育学会  

    本論文では,聴覚障害者向けに,可搬型レーザ装置による拡張現実(Augmented Reality;AR)を利用した人形劇を実施した結果について報告する.人形劇を鑑賞後,被験者にARに関するアンケートを実施した.その結果は以下の2点にまとめられる.1)開発したARシステムは聴覚障害者の特性に適しており,さらなる応用が期待されること.2)日常から緊急時までカバーするようなARシステムの実現が望まれること.

    DOI： 10.14935/jssep.34.0_155

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  • 2ZB-3 知能情報系独立大学院における課題達成型プログラミング教育の自己評価に関する分析(プログラミング教育・ロボット・動画・仮想空間を用いた教育,学生セッション,コンピュータと人間社会)

    岡本 雅子, 小野 功, 木賀 大介, 寺野 隆雄, 山田 隆志, 小山 友介, 森 幹彦, 喜多 一

    全国大会講演論文集   71 ( 4 )   "4 - 583"-"4-584"   2009年3月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

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  • Agent-Based Simulation on Women&apos;s Role in a Family Line on Civil Service Examination in Chinese History

    Chao Yang, Setsuya Kurahashi, Keiko Kurahashi, Isao Ono, Takao Terano

    JASSS-THE JOURNAL OF ARTIFICIAL SOCIETIES AND SOCIAL SIMULATION   12 ( 2 )   2009年3月

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    記述言語：英語  

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  • 適応的実数値交叉 AREX の提案と評価

    秋本 洋平, 永田 裕一, 佐久間 淳, 小野 功, 小林 重信

    人工知能学会論文誌   24 ( 6 )   446 -- 458 - 458   2009年

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  • 1B1-D5 聴覚障害者のための課外授業デザインの提案と実践(インタラクション・デザイン・学習,自主企画課題,次世代の科学力を育てる)

    高橋 徹, 生田目 美紀, 楠 房子, 小野 功, 寺野 隆雄

    日本科学教育学会年会論文集   33 ( 0 )   93 - 94   2009年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 日本科学教育学会  

    本研究は,聴覚障害者が課外授業を受ける上での方法論の提案とその実験を行った.この方法論は聴覚障害者の視線の問題に着目したものである.これを実現するシステムとして,我々が開発したレーザーショーシステムBig Fat Wand (BFW)を利用した.BFWを用いて様々なタイプのコンテンツで説明した結果,図形を用いたコンテンツが効果的に学習を高めることができた.

    DOI： 10.14935/jssep.33.0_93

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  • Proposal and evaluation of adaptive real-coded crossover AREX

    Youhei Akimoto, Yuichi Nagata, Jun Sakuma, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence   24 ( 6 )   446 - 458   2009年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：Japanese Society for Artificial Intelligence  

    DOI： 10.1527/tjsai.24.446

    Scopus

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  • 情報系独立大学院における課題達成型プログラミング教育の分析

    岡本雅子, 小野功, 木賀大介, 寺野隆雄, 山田隆志, 小山友介, 喜多一

    情報処理学会全国大会講演論文集   70th ( 4 )   4.769-4.770   2008年3月

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    記述言語：日本語  

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  • Big Fat Wand:オープンなスペースでの聴覚障害者教育

    高橋徹, 生田目美紀, 楠房子, 小野功, 寺野隆雄

    人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM)   22nd ( 0 )   202 - 202   2008年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

    本稿では聴覚障害者の学習を支援する新しいツールとしてBig Fat Wand（BFW）を提案する．BFW は説明の内容を説明の対象物の近くに表示することができる．これによって，聴覚障害者が学習する際の視線移動の問題を解決し，学習効果を上げることができる．

    DOI： 10.11517/pjsai.JSAI08.0.202.0

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  • 2段階GA ”Solid EMO’’ によるレンズ系設計

    田中雅晴, 秋本洋平, 佐久間淳, 小野功, 小林重信

    人工知能学会論文誌   23 ( 3 )   193-204 (J-STAGE) - 204   2008年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

    This paper discusses evolutionary multi-objective optimization (EMO) method for lens system design problems that have properties of global and local multimodality, epistasis among parameters and ill-scaledness. Applying NSGA-II-like EMO to them, it faces some difficulties. To solve them, we present a two stage GA called Solid EMO that consists of a repeated ESO (Evolutionary Single-objective Optimization) and an augmented EMO. The repeated ESO searches seeds of Pareto optimal solutions through solving weighted sum minimization problems repeatedly by a real-coded GA using ISM that deals with global multi-modality well. The augmented EMO, that behaves like a kind of local search by k-nearest neighbor limitation in reproduction and crossover with an ability of explorative search, refines and expands the seeds found by the first stage GA. Solid EMO was applied to three and four element lens system design problems. As a result, the proposed method succeeded in finding highly precise solution sets that consist of well-known types, triplet-type and Lee-type lens systems, in the three-element and four-element lens system design problems, respectively.

    DOI： 10.1527/tjsai.23.193

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  • Using U-Mart System for the lecture of economics

    Yuhsuke Koyama, Ko Ishiyama, Hiroyuki Kaneko, Isao Ono, Hiroyuki Matsui

    AGENT-BASED APPROACHES IN ECONOMIC AND SOCIAL COMPLEX SYSTEMS IV   3   3 - +   2007年

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    記述言語：英語  

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  • ハイブリッドGAによるインスタンスベース政策学習 : SLIPの提案と評価

    土谷 千加夫, 塩川 裕介, 池田 心, 佐久間 淳, 小野 功, 小林 重信

    計測自動制御学会論文集   42 ( 12 )   1344 - 1352   2006年12月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：計測自動制御学会  

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  • 多目的関数最適化におけるGAと局所探索の組み合わせ : GA then LS の推奨

    原田 健, 池田 心, 佐久間 淳, 小野 功, 小林 重信

    人工知能学会論文誌 = Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence : AI   21   482 - 492   2006年11月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

    It is well known that local search (LS) improves the performance of genetic algorithms (GA) in single objective optimization, and it has recently been reported that the hybridization of GA with LS is effective in multiobjective combinatorial optimization as well. In most studies of this kind, LS is applied to the solutions of each generation of GA, which is the scheme called ``GA with LS&#039;&#039; herein. Another scheme, in which LS is applied to the solutions obtained with GA, has also been studied, which is called ``GA then LS&#039;&#039; herein. It seems there is no consensus in the literature as to which scheme is better. The situation in the multibojective function optimization literature is even more unclear since the number of such studies in the field has been small. However, some argue that LS contributes marginally to improving the performance of GA in multiobjective function optimization.&lt;br&gt; This paper, assuming that objective functions are differentiable, reveals the reasons why GA is not necessarily effective in finding solutions of high precision, and hence hybridizing it with LS is indeed effective in multiobjective function optimization. It also suggests that the hybridization scheme which maximally exploits both GA and LS is GA then LS. Experiments confirmed that GA is not suitable for obtaining solutions of high precision, and GA then LS performs better than GA and GA with LS on many benchmark problems.

    DOI： 10.1527/tjsai.21.482

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  • 多目的関数最適化のための局所探索 : パレート降下法

    原田 健, 佐久間 淳, 池田 心, 小野 功, 小林 重信

    人工知能学会論文誌 = Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence : AI   21   350 - 360   2006年11月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

    Many real-world problems entail multiple conflicting objectives, which makes multiobjective optimization an important subject. Much attention has been paid to Genetic Algorithm (GA) as a potent multiobjective optimization method, and the effectiveness of its hybridization with local search (LS) has recently been reported in the literature. However, there have been a relatively small number of studies on LS methods for multiobjective function optimization. Although each of the existing LS methods has some strong points, they have respective drawbacks such as high computational cost and inefficiency of improving objective functions. Hence, a more effective and efficient LS method is being sought, which can be used to enhance the performance of the hybridization. &lt;BR&gt; Pareto descent directions are defined in this paper as descent directions to which no other descent directions are superior in improving all objective functions. Moving solutions in such directions is expected to maximally improve all objective functions simultaneously. This paper proposes a new LS method, Pareto Descent Method (PDM), which finds Pareto descent directions and moves solutions in such directions. In the case part or all of them are infeasible, it finds feasible Pareto descent directions or descent directions as necessary and moves solutions in these directions. PDM finds these directions by solving linear programming problems. Thus, it is computationally inexpensive. Experiments have shown that PDM is superior to existing methods.

    DOI： 10.1527/tjsai.21.350

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  • ネットワーク構造のシンプルさを考慮した進化アルゴリズムに基づく遺伝子ネットワーク推定

    清家嘉昭, 小野典彦, 小野功, 中津井雅彦, 岡本正宏

    知能システムシンポジウム資料   33rd   2006年

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  • 仮想先物市場 U-Mart システムの拡張 査読

    矢和田高大, 小野典彦, 小野功, 中島義裕, 佐藤浩, 森直樹, 松井啓之, 喜多一

    第38 回計測自動制御学会システム工学部会研究会, pp. 71-76, 2006-3.   2006年

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    記述言語：日本語  

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  • An evolutionary algorithm for optimizing functions with UV structures

    Hiroshi Takeichi, Isao Ono, Jun Sakuma, Shigenobu Kobayashi

    2006 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS, VOLS 1-6, PROCEEDINGS   1296 - +   2006年

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  • An artificial market approach to institutional design for thin markets 査読

    Hajime Kita, Yoshihiro Nakajima, Isao Ono

    2006 SICE-ICASE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE, VOLS 1-13   2239 - +   2006年

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  • グリッド上での遺伝アルゴリズムによるNMR蛋白質立体構造解析

    小野功, 水口尚亮, 中島直敏, 松原彬光, 小野典彦, 中田秀基, 松岡聡, 関口智嗣, 楯真一

    電気学会全国大会講演論文集   2005 ( 3 )   3.S18(11)-3.S18(14)   2005年3月

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    記述言語：日本語  

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  • Ninf-1/Ninf-Gを用いたNMR蛋白質立体構造決定のための遺伝アルゴリズムのグリッド化

    小野功, 水口尚亮, 中島直敏, 小野典彦, 中田秀基, 松岡聡, 関口智嗣, 楯真一

    先進的計算基盤システムシンポジウム SACSIS2005   143 - 152   2005年

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  • Using U-Mart System for the Lecture of Economics

    Koyama, Y. Ishiyama, K. Matsui, Ono, I

    Proc. 4th Int'l Workshop on Agent-based Approaches in Economics and Social Complex Systems (AESCS'05)   35 - 44   2005年

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  • 人工市場プロジェクトU-Mart の教育活動

    喜多一, 谷口和久, 小野功, 松井啓之

    システム/制御/情報   49 ( 7 )   271 - 276   2005年

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  • A genetic algorithm taking account of substructures for NMR three-dimensional protein structure determination

    N Nakashima, A Matsubara, Ono, I, N Ono, S Tate

    2005 IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOLS 1-3, PROCEEDINGS   1761 - 1768   2005年

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    記述言語：英語  

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  • Ninf-1/Ninf-Gを用いたNMR蛋白質立体構造決定のための遺伝アルゴリズムのグリッド化

    小野功, 水口尚亮, 中島直敏, 小野典彦, 中田秀基, 松岡聡, 関口智嗣, 楯真一

    情報処理学会論文誌：コンピューティングシステム   46 ( SIG12 )   396 - 406   2005年

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  • エージェントベースアプローチ 仮想先物市場U‐Martシステムの設計とエージェント・プログラミング教育

    佐藤浩, 小野功, 森直樹

    計測と制御   43 ( 12 )   981 - 986   2004年12月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：The Society of Instrument and Control Engineers  

    DOI： 10.11499/sicejl1962.43.981

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  • U-Mart 仮想経済システムの現状と今後 査読

    喜多一, 小野功, 森直樹, 佐藤浩, 松井啓之, 中島義裕

    JAWS 2004, 合同エージェントワークショップ＆シンポジウム2004, pp. 126-131   2004年

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    記述言語：日本語  

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  • 蛋白質立体構造の進化的解析のためのNinf 版並列MGG とその性能評価

    小野功, 今出広明, 中田秀基, 小野典彦, 松岡聡, 関口智嗣, 楯真一

    情報処理学会研究報告 2002-HPC-93(HOKKE2003)   149 - 154   2003年

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  • グリッド向け実行環境Jojo を用いた遺伝的アルゴリズムによる蛋白質構造決定

    中田秀基, 中島直敏, 小野功, 松岡聡, 関口智嗣, 小野典彦, 楯真一

    情報処理学会研究報告 2002-HPC-93(HOKKE2003)   155 - 160   2003年

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  • 生物的適応システム 〜 進化・学習のアルゴリズムと創発システム論 〜

    小林 重信, 木村 元, 小野 功

    計測と制御 = Journal of the Society of Instrument and Control Engineers   40 ( 10 )   752 - 757   2001年10月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：計測自動制御学会  

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  • U‐Mart エージェントシミュレーションで経済を学ぶ

    佐藤浩, 松井啓之, 小野功, 喜多一, 寺野隆雄, 出口弘, 塩沢由典

    人工知能学会全国大会論文集   15th ( Vol.2 )   3F1.11,1-2 - 245   2001年5月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

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  • 実数値GAとその応用

    小野功, 山村雅幸, 喜多一

    人工知能学会誌   15 ( 2 )   259 - 266   2000年

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  • 単峰性正規分布交叉UNDXを用いた実数値GAによる関数最適化

    小野 功, 佐藤 浩, 小林 重信, Isao Ono, Hiroshi Satoh, Shigenobu Kobayashi

    人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence   14 ( 6 )   1146 - 1155   1999年11月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：人工知能学会  

    This paper presents a new genetic algorithm (GA) for function optimization, considering epistasis among parameters. When a GA is applied to a function to minimize it, parents are expected to lie on some ponds or along some valleys that are promizing areas because of selection pressure as the search goes on. Especially when the function has epistasis among parameters, it has valleys that are not parallel to coordinate axes. In this case, we believe that a crossover should generate children along the valleys in order to focus the search on such promizing area from a view point of search efficiency. We employ the real number vector as a representation and propose the Unimodal Normal Distribution Crossover (UNDX) taking account of epistasis among parameters. The UNDX generates children near the line segment connecting two parents so that the children lie on the valley where the two parents are when the UNDX is applied to a function with epistasis among parameters. We demonstrate that the UNDX can efficiently optimize various functions including multi-modal ones and ones that have epistasis among parameters by applying he UNDX to some famous benchmark functions.

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  • 交叉確率の自己適応によるロバストなGAとその評価

    小野 功, 喜多 一, 小林 重信

    インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集 = FAN Symposium : fuzzy, artificial intelligence, neural networks and computational intelligence   9   21 - 26   1999年10月

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    記述言語：日本語  

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  • 一様交叉と単峰性正規分布交叉の適応的選択に基づくロバストな実数値GA

    小野 功, 喜多 一, 小林 重信

    知能システムシンポジウム資料   26   261 - 266   1999年3月

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    記述言語：日本語  

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  • Multi-parental Extension of the Unimodal Normal Distribution Crossover for Real-coded Genetic Algorithms 査読

    Hajime Kita, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    Proc. CEC99, pp. 1581-1588   1999年

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    記述言語：英語  

    DOI： 10.1109/CEC.1999.782672

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  • A Robust Real-Coded Genetic Algorithm using Unimodal Normal Distribution Crossover AUgmented by Uniform Crossover: Effects of Self-Adaptation of Crossover Probabilities 査読

    Isao Ono, Hajime Kita, Shigenobu Kobayashi

    Proc. GECCO 99, pp. 496-503   1999年

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    記述言語：英語  

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  • 物流センターにおける作業リソースのスケジューリング

    布谷 智, 小野 功, 小林 重信

    知能システムシンポジウム資料   25   13 - 18   1998年3月

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    記述言語：日本語  

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  • Theoretical analysis of the unimodal normal distribution crossover for real-coded genetic algorithms 査読

    Hajime Kita, Isao Ono, Shigenobu Kobayashi

    Proceedings of the IEEE Conference on Evolutionary Computation, ICEC   529 - 534   1998年

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    記述言語：英語  

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  • 進化型計算の工学応用

    山村雅幸, 小林重信, 小野功

    第37回計測自動制御学会学術講演会(SICE98)講演論文集   1998年

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  • 遺伝的アルゴリズムにおける世代交代モデルの提案と評価

    佐藤浩, 小野功, 小林重信

    人工知能学会誌   12 ( 5 )   734 - 744   1997年9月

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    記述言語：日本語  

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  • 創発システム サブシーケンス交換交叉とGT法に基づくジョブショップスケジューリングの進化的解法

    小野功, 佐藤浩, 小林重信

    電気学会論文誌 C   117-C ( 7 )   888 - 895   1997年7月

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    記述言語：日本語  

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  • Emergent search on double circle TSPs using subgour exchange crossover

    M Yamamura, Ono, I, S Kobayashi

    1996 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (ICEC '96), PROCEEDINGS OF   535 - 540   1996年

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    記述言語：英語  

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講演・口頭発表等

  • Pattern-Oriented Agent-Based Simulation for Analyzing Family Strategies in Civil Service Examination in Imperial China

    ICROS-SICE International Joint Conference 2009  2009年 

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  • A Handy Laser Show System for Open Space Entertainment

    8th International Conference on Entertainment Computing (IECE 2009)  2009年 

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    会議種別：ポスター発表  

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  • NMR蛋白質立体構造決定のためのα-helixを考慮した部分構造交換交叉の提案

    第32回知能システムシンポジウム  2005年 

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  • UV構造を有する関数最適化のための進化アルゴリズムの提案

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2005  2005年 

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  • 遺伝子ネットワーク推定のための進化アルゴリズムにおける初期集団生成法の提案

    計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2005  2005年 

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  • Construction and Operation of the Grid Challenge Testbed

    2006年 

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  • グリッドチャレンジテストベッドの構築と運用縲怎Oリチャレテストベッドの作り方縲鰀

    並列／分散／協調処理に関する『高知』サマー・ワークショップ（SWoPP2006）  2006年 

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  • 世代交代モデルMGGの並列化とその性能評価

    第32回知能システムシンポジウム  2005年 

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  • 遺伝子ネットワーク推定におけるネットワーク構造の網羅的発見のための進化アルゴリズムと性能評価

    第32回知能システムシンポジウム  2005年 

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  • グリッド向けGAフレームワークによる逆シミュレーション手法の高速化

    第５２回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI'08)  2008年 

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  • Big Fat Wand：オープンなスペースでの聴覚障害者教育

    人工知能学会第22回全国大会(JSAI 2008)  2008年 

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    会議種別：ポスター発表  

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  • 可搬型レーザデバイスを用いたアクティブ指示装置の聴覚障害者教育への適用と評価

    ヒューマンインタフェースシンポジウム2008  2008年 

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  • A Laser Show Device Works in An Open Space for Hearing-Impaired Students

    Second Asia International Conference on Modelling & Simulation (AMS 2008)  2008年 

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  • グリッド向け遺伝的アルゴリズムフレームワーク２の提案

    第35回知能システムシンポジウム  2008年 

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  • Big Fat Wand：可搬型レーザープロジェクタ

    インタラクション2008  2008年 

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    会議種別：ポスター発表  

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  • A Laser Show Device Works in An Open Space for Hearing-Impaired Students

    Second Asia International Conference on Modelling & Simulation (AMS 2008)  2008年 

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  • Pattern-Oriented Agent-Based Simulation for Analyzing Family Strategies in Civil Service Examination in Imperial China

    ICROS-SICE International Joint Conference 2009  2009年 

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  • A Handy Laser Show System for Open Space Entertainment

    8th International Conference on Entertainment Computing (IECE 2009)  2009年 

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    会議種別：ポスター発表  

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  • A Grid-Oriented Social SImulation Framework for Large Scale Agent-Based Modeling

    The Sixth Conference of European Sosial Simulation Association (ESSA 2009)  2009年 

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  • プロダクションクラスタ利用型グリッドのためのGAフレームワーク/実行環境の提案

    計測自動制御学会システム・情報j部門学術講演会2009  2009年 

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  • A Grid-Oriented Social SImulation Framework for Large Scale Agent-Based Modeling

    The Sixth Conference of European Sosial Simulation Association (ESSA 2009)  2009年 

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  • 聴覚障害者のための課外授業デザインの提案と実践

    日本科学教育学会第３３回年会  2009年 

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受賞

  • 計測自動制御学会 論文賞

    2001年  

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    受賞国：日本国

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  • 日本光学会 光設計グループ 光奨励賞

    1999年  

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    受賞国：日本国

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  • IIZUKA’96 Student Paper Award

    1996年  

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  • IIZUKA’96 Student Paper Award

    1996年  

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 知識発見のための最適化基盤の構築

    研究課題/領域番号：23K11260  2023年4月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    小野 功

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    配分額：4420000円 （ 直接経費：3400000円 、 間接経費：1020000円 ）

    本年度の主な研究成果は以下の研究1～5のようにまとめられる．研究１では，混合整数ブラックボックス最適化のための自然進化戦略を提案し，整数変数よりも連続変数の目的関数値への寄与が大きいベンチマーク関数において提案手法は既存手法よりも優れた探索性能を示し，その他の既存手法が優れた探索性能示すベンチマーク関数においても既存手法と同等以上の探索性能を示すことを確認した．研究２では，CMA-ESのための学習率適応メカニズムを提案し，集団サイズとして推奨値を用いた提案手法が，学習率チューニングを必要とすることなく，多峰性のベンチマーク関数およびノイズを含むベンチマーク関数において良好な探索性能を示すことを確認した．研究3では，自然進化戦略に基づくUV構造を有する大域的多峰性ブラックボックス関数最適化のためのニッチング手法を提案し，UV構造を有する大域的多峰性のベンチマーク関数において，目的関数のすべての最適解と有力局所解のうち発見できた最適解と有力局所解の割合という観点と目的関数の全ての最適解と有力局所解を発見することができた試行の割合という観点から，提案手法は既存手法よりも優れた探索性能を示すことを確認した．研究４では，騙し構造を考慮した離散ブラックボックス関数最適化のためのVAE-EDAを提案し，強い騙し構造を有するベンチマーク問題において，提案手法は既存手法よりも優れた探索性能を示し，弱い騙し構造を有するベンチマーク問題および騙し構造を有さないベンチマーク問題において，提案手法は既存手法と同等の探索性能を示すことを確認した．研究５では，集団の多様性維持と探索空間の削減に着目したAutoML-Zero手法を提案し，線形回帰アルゴリズムを探索するベンチマーク問題において，最適解発見確率および最適解発見までの評価回数の観点で提案手法が既存手法よりも優れた探索性能を示すことを確認した．

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  • 社会リスクに強いスマートシティ実現のための多層社会モデル構築技術の研究

    研究課題/領域番号：21H01561  2021年4月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    倉橋 節也, 小野 功, 寺野 隆雄, 吉田 健一, 津田 和彦

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    配分額：17160000円 （ 直接経費：13200000円 、 間接経費：3960000円 ）

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  • 社会リスクに強いスマートシティ実現のための多層社会モデル構築技術の研究

    研究課題/領域番号：23K21012  2021年4月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    倉橋 節也, 小野 功, 寺野 隆雄, 津田 和彦, 吉田 健一

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    配分額：17160000円 （ 直接経費：13200000円 、 間接経費：3960000円 ）

    本年度は、社会におけるショックが引き起こす影響のうち、経済面での影響の伝播に焦点を当て、エージェントベースモデル（Agent-based model: ABM）を活用したアプローチを基盤としたマクロ経済分析モデルを構築した。エージェントベースモデルの特徴を分析し、エージェントが行動を通して相互作用することによって生じる創発的現象を分析することで、単純な行動ルールのボトムアップによって生じる、マクロなシステムの複雑な振舞いを解明すること行った。モデルは、企業、銀行、家計、政府、中央銀行の5種類のエージェントで構成され、5種類の取引市場が存在する。そして、企業が属する産業の多様性と産業間のやり取りが十分に確保され、同一産業に属する企業同士の相互作用も含めて企業間の取引関係がモデル化されている。ABMを構築した後の運用上で課題となるモデルパラメータ設定について、実数値遺伝的アルゴリズムを用いた新たな変数選択手法を提案し、遺伝子の分散を活用したI値の提案と、解探索の進捗率という考え方を導入したパラメータ選択手法の提案を行い、その有効性を示した。
    また、社会的協調がどのようなメカニズムで、そしてどのような構造の中で発生するかについては、ゲーム理論、社会学、社会心理学、生物学等の分野で問題とされてきたが、エージェントの行動分析として、社会的に問題とされている制度の本質として協調を分析することも行った。予定されていないにも関わらず、繰り返し協調状態が発生することは、災害発生時の避難行動や地域医療サービスの適正化などの社会システムの設計において重要となる。制度が予定していないネガティブな協調行動を防止する手段として、個人の大胆さを減らすことが必要となることを示した。

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  • 大域的多峰性探索空間における未知解探索アルゴリズムの深化

    研究課題/領域番号：20K11986  2020年4月 - 2023年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    小野 功

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    配分額：4160000円 （ 直接経費：3200000円 、 間接経費：960000円 ）

    本年度の主な研究成果は以下の研究1～4のようにまとめられる．研究1では，目的関数の最適解だけでなく多数の局所解を求めるためのニッチング手法として最も優れた手法の1つであるHillVallEAを大域的多峰性関数に適用した際の問題点として，1) 高次元空間において大谷を囲う初期分布を作れず，有力局所解の発見性能が劣化する問題，2) 各大谷が多峰性である関数において探索性能が劣化する問題，3) 同じ大谷を重複して探索してしまい探索効率が悪化する問題を指摘し，これらの問題点に対処した手法を提案した．ベンチマーク問題と4枚組標準レンズ系設計問題への適用を通じて提案手法の有効性を確認した．研究2では，与えられた初期分布が最適解を覆っていなく，初期分布の形状が関数景観の概形と異なるときに評価回数が増加するという自然進化戦略DX-NES-ICの問題点に対処した手法を提案した．ベンチマーク問題を用いた数値実験により，提案手法の有効性を確認した．研究3では，変数間依存関係をもつ離散ブラックボックス関数最適化問題における優れた手法の1つであるBOAの問題点として，変数間依存関係が比較的少ない問題においてベイジアンネットワーク構築時に擬陽性の依存関係を多く検出してしまい，探索性能が劣化する問題を指摘し，それに対処した手法を提案した．ベンチマーク問題への適用を通じて提案手法の有効性を確認した．研究4では，時間枠制約付き配送計画問題において最も優れた手法の1つであるEAMAの問題点として，1) 交叉を行った後の解の種類が少ない問題，2) 集団内の個体の多様性が低下する問題，3) 顧客割当の考慮が不十分である問題を指摘し，これらの問題に対処することを目的とした手法を提案した．ベンチマーク問題への適用を通じて，提案手法の有効性を確認した．

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  • 未知解探索のための大規模最適化基盤の構築

    研究課題/領域番号：17K00335  2017年4月 - 2020年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    小野 功

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    配分額：4550000円 （ 直接経費：3500000円 、 間接経費：1050000円 ）

    本研究では，大域的多峰性，変数間依存性，悪スケール性，非明示制約などの困難な性質を有するブラックボックス関数最適化問題において，既存手法よりも効率よく良質な解の発見を可能にする新たな探索手法を提案し，複数のベンチマーク問題および実問題において，提案手法が既存手法よりも優れた探索性能を示すことを確認した．さらに，大規模巡回セールスマン問題(TSP)のための最適化手法，時系列データモデリングのための微分方程式系および差分方程式系の推定手法，逐次状態推定問題における状態とパラメータの同時推定手法などを提案し，数値実験により既存手法よりも優れた性能を示すことを確認した．

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  • 社会シミュレーションによる安定性と流動性を備えた次世代通貨・金融システムの提案

    研究課題/領域番号：15K01188  2015年4月 - 2018年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    松井 啓之, 小野 功, 森 直樹, 喜多 一, 谷口 和久, 中島 義裕

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    配分額：4680000円 （ 直接経費：3600000円 、 間接経費：1080000円 ）

    本研究では、1)人工市場システムU-MartシステムVer.4を用い、超高速取引が日常化した金融市場の再現と、市場シミュレーションを実施する際の評価体系を整えた。2)U-Mart Toolkit化により、次世代金融システムを分析・評価可能な汎用市場システムへ発展させた。3)U-Mart Toolkitを用いた市場シミュレーションで、システミックリスクのクラッシュメカニズムを再現させ、その詳細分析を行った。
    なお、U-Mart Toolkitを積極的に活用した新世代の金融システムに関するシミュレーション実験につては十分な成果を出すことが出来なかったことから、今後も継続して研究を進める予定である。

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  • 大域的多峰性と多数目的性に着目した未知解探索アルゴリズム

    研究課題/領域番号：26330272  2014年4月 - 2017年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    小野 功

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    配分額：4680000円 （ 直接経費：3600000円 、 間接経費：1080000円 ）

    本研究では，大域的多峰性，多数目的性を有する探索空間において，良質な近似解または近似解集合を効率よく発見するための新たな探索アルゴリズムを提案した．大域的多峰性を有する探索空間における良質な近似解の探索の観点から，最適解が位置する大谷の発見，および，大谷内の効率的な探索を実現するための探索手法を提案し，ベンチマーク問題および実問題において提案手法が既存手法よりも優れた探索性能を示すことを確認した．多数目的性を有する探索空間における良質な近似解集合の探索の観点から，被覆度に優れたスカラー化に基づくマルチスタート探索法を提案し，ベンチマーク問題を用いて提案手法の有効性を確認した．

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  • 大域的多峰性に着目した未知解探索アルゴリズムの構築

    研究課題/領域番号：23500273  2011年 - 2013年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    小野 功

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    配分額：5200000円 （ 直接経費：4000000円 、 間接経費：1200000円 ）

    本研究では，大域的多峰性を有する探索空間において効率よく良好な解を発見するため，新たな探索アルゴリズムを提案した．大域的多峰性を有する探索空間においては，有力な大谷を効率よく発見し，発見された大谷において最良解を効率よく探索することが求められる．そこで，本研究では，大谷を想定して設計された実数値進化計算を繰り返し実行し，過去の探索履歴を用いることにより，新たな大谷を発見する探査の枠組みを提案し，既存の実数値進化計算手法では発見することができなかった最適解を発見することに成功した．また，大谷内の探索のための新たな実数値進化計算手法を提案し，既存手法をよりも効率よく最適解を発見することに成功した．

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  • 大規模人工市場シミュレーションによる金融市場のシステミックリスク分析

    研究課題/領域番号：23510167  2011年 - 2013年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    松井 啓之, 小野 功, 森 直樹, 喜多 一, 中島 義裕, 谷口 和久

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    配分額：5590000円 （ 直接経費：4300000円 、 間接経費：1290000円 ）

    本課題では、金融市場におけるシステミックリスクに対して、人工市場システムを活用して、その特性を明らかにすることを目指し、１）現実の市場システムおよび金融制度を実装した多銘柄に対応したU-Mart Ver.4システムを開発し、２）金融市場におけるシステミックリスクの構造について分析を行ない、人工市場において実装を行ない実験プラットホームを整備した。３）理論的な最適発注行動について人工市場によるシミュレーション分析を実施し、その特性を明らかにした、等の成果を挙げた。
    しかしながら、当初予定していた大規模なシミュレーション実験については十分な成果をだすことが出来ず、今後の課題となった。

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  • 価格形成プロセスと市場特性の実験的解明

    研究課題/領域番号：22530191  2010年 - 2012年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    谷口 和久, 中島 義裕, 喜田 一, 小野 功, 森 直樹

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    配分額：1950000円 （ 直接経費：1500000円 、 間接経費：450000円 ）

    売買の注文価格が同じであっても、約定する価格に違いの生まれる市場がある。本研究は人工市場によって、発注した価格が市場において実現するまでのプロセスを微細に調べ価格形成と市場特性について実験的に調べた。その結果、取引者の意図・心理から注文価格に違いが生れ、結果として市場全体のパフォーマンスに違いの生じることが分かった。市場取引の活性化には、市場参加者の多様性が重要な要素であることも判明した。

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  • シミュレーションベースモデリングのための高性能最適化システム基盤の構築

    研究課題/領域番号：21013018  2009年 - 2010年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究

    小野 功

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    配分額：5800000円 （ 直接経費：5800000円 ）

    本年度の主な研究成果は,以下の2点にまとめられる.
    1)昨年度までに構築したグリッド向けGAフレームワーク/実行環境(Grid-Oriented GA Platform ; GOGAP)を構成する4つのモジュールのうち,グリッド固有のプログラミングの煩雑さを隠蔽して並列プログラミングを容易にするためのJSGF (Java-based Simple Grid Framework)の問題点を克服したJSGF2を提案した.JSGF2では,JSGFの実装効率の問題点を克服するため,Javaプログラマになじみの深いスレッド,オブジェクト,メソッドコールの概念を分散環境に拡張したリモートスレッド,リモートオブジェクト,リモートメソッドコールを用いて並列システムをモデル化するプログラミングモデルを採用している.また,GAにおいて頻繁に用いられるマスタ・ワーカモデルもサポートしている.また,実行効率の問題点を克服するため,リモートメソッドコールはすべて非同期に行われるようになっている.
    2)昨年度までにGOGAP上に構築した社会シミュレーション用フレームワークSOMASの拡張を行った.従来のSOMASでサポートされていた順シミュレーション手法,逆シミュレーション手法,モデル選択手法に加えて,本年度は,パターン指向逆シミュレーション(Patten-oriented Inverse Simulation ; PIS)を提案し,SOMASで利用できるように実装した.PISは,生態学におけるパターン指向モデリング(Pattern-Oriented Modeling ; POM)の考え方を,エージェントシミュレーションにおける逆シミュレーションに導入したものである.SOMAS上に実装されたPISを,歴史シミュレーションに適用することにより,その有用性の検証を行った.

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  • 参加型人工市場による流動性供給のための市場制度の設計と評価

    研究課題/領域番号：19300077  2007年 - 2009年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    喜多 一, 小野 功, 森 直樹, 池田 心, 森 幹彦, 上原 哲太郎, 谷口 和久, 松井 啓之, 中島 義裕

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    配分額：16900000円 （ 直接経費：13000000円 、 間接経費：3900000円 ）

    証券市場ではいつでも売買可能であることが望まれ,これは市場の「流動性」と呼ばれている.本課題では市場での流動性供給を取引制度設計の問題と捉え,人工市場を用いた接近を行った.取引を逐次成立させるザラバなどの市場制度を柔軟に導入可能にする人工市場システムを開発し,ゲーミングによりザラバ市場での取引行動の特性を分析と,エージェントシミュレーションによるマーケットメイカー(MM)制度とザラバとの比較を行った.実験結果からMM制度により注文の約定率を高める可能が示された.

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  • シミュレーションベースモデリングのための高性能最適化システム基盤の構築

    研究課題/領域番号：19024029  2007年 - 2008年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究

    小野 功, 寺野 隆雄, 岡本 正宏

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    配分額：6000000円 （ 直接経費：6000000円 ）

    近年, モデル構築の複雑さの爆発という情報爆発に関する問題に対処するため, 観測データからシミュレーションに基づいて自動的にモデリングを行うシミュレーションベースモデリング(SBM)が注目されている. 現在, SBMのための最適化手法として遺伝アルゴリズム(GA)が有望視されているが, 計算時間の爆発という新たな情報爆発に関する問題に直面している. グリッド計算環境でGAを高速に実行するためのシステム基盤として, 昨年度はGbGA Framework 2の設計, 実装を行った. 本年度は, 社会科学/生命科学の領域専門家がシングルCPU環境からグリッド環境までシームレスに利用可能な環境の構築を目指して, GOGA Framework 2の上にシングルCPU環境用GAライブラリとそのグリッド化モジュールを構築し, 実アプリケーションへの適用を行った.
    シングルCPU環境用GAライブラリは, Javaベースのオブジェクト指向フレームワークであり, 非常に拡張性に富んだ柔軟性の高いライブラリとなっている. 標準的な交叉や世代交代モデルを提供しているが, 利用者は, 交叉, 世代交代モデル, 問題などの独自に開発したモジュールを組み込むことにより, 容易にライブラリを拡張することができる. また, 複数のパラメータについて乱数系列を変更して複数試行を行い, 結果を統計処理するといったSBMにおいて典型的なワークフローもサポートしている.
    GAライブラリのグリッド化モジュールは, シングルCPU環境用GAライブラリをグリッド上で並列分散実行するためのモジュールである. 設定ファイルを差し替えるだけで, 任意のGAについて試行, 個体評価のレベルで並列分散化を実現できる. また, 世代交代モデルに依存する形であるが, 世代交代についても並列分散化するためのモジュールも提供している.

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  • 実数値遺伝アルゴリズムの再構築と展開

    研究課題/領域番号：19300076  2007年 - 2008年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    小林 重信, 小野 功, 佐久間 淳

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    配分額：19110000円 （ 直接経費：14700000円 、 間接経費：4410000円 ）

    実数値GA の枠組みを再構築し、新たなる展開を図ることを目標に研究を進め、世代交代モデルJGG、多親交叉の一般的枠組みREX(φ, n+k)、大域的降下方向を用いたREX^(star)、適応的実数値交叉AREX、機能分担CMA-ES、制約処理のためのパレート降下修正オペレータ、機能分担多目的実数値GA(FS-MOGA)、2段階GA "Solid EMO"、インスタンスベース政策最適化のための実数値GA(FLIP)、カーネル密度推定器としての実数値交叉、などの成果を得た。

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  • 実数値遺伝的アルゴリズムのための適切な初期集団生成法に関する研究

    研究課題/領域番号：17700154  2005年 - 2006年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)

    小野 功

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    配分額：3600000円 （ 直接経費：3600000円 ）

    遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm ; GA)による関数最適化への接近においては,実数値GAのUNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性の大谷関数において良好な性能を示している.しかし,UNDX+MGGは,池田らの提唱するUV構造をもつ多峰性の関数においては最適解の探索に失敗するという問題点をもつ.昨年度,本問題を克服するため,UNDX+MGGを複数回実行する過程において,それまでに十分に探索を行った領域を推定し,その領域を探索領域から除外することにより,最終的に間口の狭いV谷に初期集団を生成する方法を提案し,その有効性を確認した.本年度の研究成果は以下のとおりである:
    1.提案手法が効率よくV谷領域を発見するためには,初期集団が分布している大谷の最良解を効率よく発見できることが必要である.しかし,初期集団が分布している領域の大谷が多峰性であり,かつ,大谷の最良解がオフセットしている場合,UNDX+MGGは最良解の探索に失敗する.本研究では,大谷の最良解がオフセットしている場合,集団分布の重心が移動することに着目し,初期集団を再初期化する方法を提案し,その有効性を確認した.
    2.困難な実問題であるズームレンズ設計へ提案手法を適用するための予備的な研究を行った.本研究では,ズームレンズ設計を,レンズ面の曲率,間隔,群間隔を決定変数とし,歪曲,解像度,焦点距離の誤差の重み付和を評価値とする最小化問題としてモデル化した.2群7枚ズームレンズ設計問題にUNDX+MGGを適用したところ,集団サイズを大きくしても評価値の悪い同じ型の局所解が発見され,本問題がUV構造を有していることが示唆された.ISMを適用した場合,UNDX+MGGよりは良好な解が得られたものの専門家による特許解の発見には至らなかった.現在,提案手法の適用を行っているところである.

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  • 仮想先物市場(U-Martシステム)を用いた経済システムの制度創発に関する研究

    研究課題/領域番号：16016274  2004年 - 2005年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究

    塩澤 由典, 村上 晴美, 橋本 文彦, 中島 義裕, 谷口 和久, 小野 功

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    配分額：12500000円 （ 直接経費：12500000円 ）

    研究成果としては、大きく分けて共通テストベッドの開発と提供、ヒューマン・エージェントの行動分析、マシン・エージェントによる研究の3つに分けられる。人工先物市場U-Martシステムは、ヒューマン・エージェントとマシン・エージェントが混在するシミュレータという特徴を持っている。GUIやログ形成などを統一する事で、ヒューマン・エージェントが参加するリアルタイムの実験と、計算機による加速実験の両方をシームレスに実行できるシステムである。このシステムを開発、公開し国内外の研究機関、教育機関で広く使われている。
    我々は、このシステムを用いてヒューマン・エージェントの行動把握に関する研究を行った。ポジション・コントロールに焦点をあてて学習曲線を調べてみると、6回程度の実験で習熟する事がわかった。また、他人の注文情報(板情報)の有無が取引の成功率に与える影響を調べた。判断する時間が短いと、板情報が活用されない事がわかった。
    マシン・エージェントによる加速実験による成果は2つある。1つは、エージェントの組成が価格変動やエージェントの資産変化にどのような影響を与えるかという問題である。金融市場一般に見られる尖度の高い分布は、エージェントの種類や組み合わせの複雑さが、中程度の時に起きる事がわかった。
    また、約定率を上昇させる事を目的としたマーケット・メーカーのモデルをつくり分析した。どのようなタイプのマーケット・メーカーであれ、注文を継続的に出し続けなければならないという要請を満たすエージェントを加えると取引頻度が増大した。一方で、マーケット・メーカーの収益をみるとスプレッドを固定するタイプのエージェントは価格変動がGARCH型の場合収益をあげられないが、スプレッドをポジションに従って変動するタイプのエージェントは、比較的安定的に収益が得られる事がわかった。

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  • 多峰性関数最適化における実数値遺伝的アルゴリズムの探索の効率化に関する研究

    研究課題/領域番号：15700135  2003年 - 2004年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)

    小野 功

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    配分額：3400000円 （ 直接経費：3400000円 ）

    遺伝的アルゴリズム(GA)は,多くの局所解をもつ多峰性の探索空間において大域的に良好な解を発見できる強力な近似解法として注目を集めている.GAによる関数最適化への接近においては,特に,UNDX+MGGが,変数間に強い依存関係をもつ多峰性のベンチマーク関数において良好な性能を示している.UNDX+MGGは,全ての変数間に強い依存関係が存在すると仮定して,全ての変数を同時にサンプリングしている.そのため,一部の変数間にしか依存関係をもたない高次元の関数において,UNDX+MGGの探索はかなりの無駄を含んでいると考えられる.特に,多峰性関数においては,同時に探索する変数の数に対して局所解の数が指数関数的に増加するため,問題はさらに深刻になると考えられる.
    本研究では,各変数の依存関係をなるべく正確に推定し,その情報を用いることにより,従来手法であるUNDX+MGGよりも,効率よく探索を行うことができる実数値GAを提案することを目的としている.本年度の研究成果は以下のようにまとめられる:
    ・昨年度,提案したEpistasis-Neighborhood Genetic Hill Climbing (EN-GHC)を困難な大規模実問題へ適用するため,EN-GHCがPCクラスタ上で効率よく計算資源を利用できるような並列モデル(並列EN-GHC)の提案を行った.本モデルは,EN-GHCをマスターワーカー方式に基づき並列化したモデルであり,直接依存関係を持たない変数群の探索を複数のワーカーへ振り分けることにより,並列化効率を向上させている.
    ・並列EN-GHCの並列化効率を調査するため,PCクラスタ上で,昨年度整備したベンチマーク関数へ適用し,良好な結果を得ることに成功した.
    ・現在,EN-GHCとその並列化に関する研究成果に関する論文の投稿へ向けて準備中である.

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  • 仮想先物市場(U-Martシステム)を用いた経済システムの制度創発に関する研究

    研究課題/領域番号：15017276  2003年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究

    塩沢 由典, 谷口 和久, 中島 義裕, 村上 晴美, 佐藤 浩, 小野 功

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    配分額：6600000円 （ 直接経費：6600000円 ）

    マシン・エージェントとヒューマン・エージェントが同時に参加できる人工先物市場U-Martシステムを用いて、制度設計や制度による市場の間接制御法を確立する事を目的に研究活動を行っている。マシン・エージェントやヒューマン・エージェントを公募して公開実験を開催した。国際大会UMIE2003にはマシン・エージェントが18対参加し、国際会議NAACSOS2003で大会報告及び研究報告を行った。また、マシン・エージェントとヒューマン・エージェントの両方を募集した国内大会U-Mart2003には10体のマシン・エージェントと18人のヒューマン・エージェントが参加し、国際会議ISAGA2003で大会及び研究成果を報告した。これらの大会の実験データを分析し、外部環境(価格時系列)や内部状態(参加エージェントの組成)が市場に与える影響を評価した。昨年の公開実験ではエージェントの組成が異なっても順位の間に相関が見られたが、今年は相関が見られなくなった。また、利用した現物価格の時系列が順位に与える影響に関しても、昨年は上昇/下降というトレンドの方向性が重要な役割を果たしたのに対し、今回の実験ではトレンド変化を捉えられるかどうかがポイントになった。他にもヒューマン・エージェントの行動に関する特徴的な性質を抽出した研究や、学習がすすむにつれて利用する情報や投資方法が異なる事を明らかにした研究なども行われた。これらの研究を促進し、具体的な制度変更の影響を調べるために新システムを構築した。
    制度に関する研究を行う為には、外部環境の整備、内部状態のコントロール、分析方法の確立が必要であるが今年度までの研究で、それらの基礎研究及び基礎データの収集がほぼ完成した。これらの成果を踏まえ2003年末よりマーケット・メーカーに関する本格的な研究が始まっており、基礎モデルの作成と有効性のチェックが進められている。2004年夏を目処にその研究報告を行う予定である。

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  • 進化型ニューラルネットによるマルチエージェント強化学習手法

    研究課題/領域番号：14580421  2002年 - 2003年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    小野 典彦, 小野 功

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    配分額：3600000円 （ 直接経費：3600000円 ）

    本研究の代表者らが提案している進化型ニューラルネットに基づくマルチエージェント強化学習手法は,マルチエージェント強化学習を行う上で問題となる行動政策空間の爆発に対応可能なだけでなく,(i)連続および離散値の入出力への対応,(ii)連続および離散時間への対応ならびに(iii)大域的に良好な行動政策の獲得などの可能性を有しており,マルチエージェント強化学習手法の基本的枠組みとして有望である.
    本研究ではまず,比較的小規模ではあるが,従来のマルチエージェント強化学習手法では設計困難なクラスのマルチエージェントシステムをとりあげ,それらの設計問題への適用を通して,進化型ニューラルネットおよびその発展版である共進化型ニューラルネットに基づくマルチエージェント強化学習手法の有効性を確認した.
    しかしながら,進化/共進化型ニューラルネット手法によるシステムの設計には膨大な計算論的コストが要求され,大規模かつ複雑なマルチエージェントシステムの設計問題に対して,同手法をそのまま適用することは現実的とはいえない.
    そこで本研究では,マルチエージェントシステム全体のタスクを階層的なサブタスクに分解し,進化/共進化型ニューラルネットに基づき,それらを段階的に設計することに基礎をおくマルチエージェントシステムの段階的設計法を提案し,その有効性を確認した.
    ここでは特にRoboCupサッカーチームの設計問題をとりあげ,それを(i)サッカーエージェントの基本タスク,(ii)基本タスク間の相互作用および(iii)エージェント間の連携タスクの設計問題に分解すると共に,進化/共進化型ニューラルネットに基づき,それらを段階的に設計することによって,大規模かつ複雑なマルチエージェントシステムが効果的に設計可能であることを実験的に明らかにした.

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  • 仮想先物市場(U-Martシステム)を用いた経済システムの制度創発に関する研究

    研究課題/領域番号：14019076  2002年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究

    塩澤 由典, 谷口 和久, 北村 泰彦, 中島 義裕, 佐藤 浩, 小野 功

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    配分額：6600000円 （ 直接経費：6600000円 ）

    人工先物市場(U-Mart)を開発し、金融市場の制度デザインの研究を行っている。平成14年は、主に(1)サマースクールの開催(2)国際公開実験と国内公開実験の実施と、参加エージェントによる人工市場研究(3)ヒューマンエージェントのによる実験 の3つの活動を行った.
    平成14年7月にサマースクールを開催した。大規模な市場システムを構築する技術を持つ開発スタッフを育てるため、研究分担者を中心に7名が講師となり、大学院生や大学生の20名の受講者に対して教育した。その結果、中心的な開発を行うスタッフが充実し、新サーバーや各種開発ツール、分析ツールが開発された。
    平成14年6月に、カーネギーメロン大学で行われたCASOSカンファレンスの1セッションとして、国際公開実験UMIE2002が開催された。12チーム、48エージェントの応募があった。様々な実験環境の下で、取引実験を行った所、エージェントの順位について、対戦相手の違いよりも外部環境(与えられた時系列)の違いの方が大きな影響を与える事がわかった。
    また、大阪産業大学で大規模なヒューマンエージェントによる実験が行われた.試行回数を増加させるにつれて、参加者の投資スキルが上昇した事がわかった。また、板情報の有無による投資行動の違いについて調べたが、与えられた状況下では明確な違いが発見できなかった。

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  • 多峰性関数最適化のための実数値遺伝的アルゴリズムのロバスト化に関する研究

    研究課題/領域番号：13780287  2001年 - 2002年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(B)

    小野 功

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    配分額：2000000円 （ 直接経費：2000000円 ）

    関数最適化問題を解決するための強力な最適化手法として,実数値遺伝的アルゴリズムUNDX+MGGがある.しかし,UNDX+MGGは,多様性を十分に保つために集団サイズを十分に大きくとったとしても,1)探索空間が有界な多峰性関数において最適解が探索空間の境界付近に存在する場合,2)多峰性関数において有望な局所解の存在する大谷の間口が最適解の存在する大谷の間口よりも広い場合に,最適解領域を十分にサンプリングする前に集団を局所解に収束させてしまうという問題点がある.これに対し,昨年度,隔離された複数の部分集団がそれぞれの存在する探索領域を独立に探索を行う「種の棲み分け」の概念を導入した新しい探索モデルを提案し,UNDX+MGGで解決可能な関数に加え,UNDX+MGGでは探索に失敗する上述の性質を持つ関数も解決可能であることを実験により確認した.
    しかし,上述の手法は,部分集団の探索範囲をランダムに生成していたため,探索効率が悪いという問題点があった.また,大規模な実問題への適用において探索時間の観点から問題があり,並列分散化実装が望まれていた.そこで,本年度は,部分集団の探索範囲が広すぎる場合に広い間口の大谷に収束する確率が高くなることに着目し,探索範囲を広い範囲からはじめて,同じ大谷に収束した場合に徐々に探索範囲を縮小していく方法を提案し,その有効性を確認した.また,大規模な実問題への適用の観点から,提案手法の並列分散実装を提案した.本実装は,サーバーへの負荷の集中を回避するために,ピア・ツー・ピア(Peer to Peer ; P2P)モデルを採用し,計算時間を大幅に削減することに成功した.本成果を,計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会にて発表した.

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  • 仮想先物市場(U-Martシステム)を用いた経済システムの制度創発に関する研究

    研究課題/領域番号：13224079  2001年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究(C)

    塩沢 由典, 谷口 和久, 北村 泰彦, 中島 義裕, 佐藤 浩, 小野 功

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    今年度はサーバー開発、分析用データベースの構築、ワークショップの開催を中心に活動した。サーバー開発に関する合宿を9月に行い今後の基本方針を固めた。高度な情報提供や大規模シミュレーションに対応するためUDPによる通信を採用した。また、制度設計に関する研究を行う為に必要な機能を洗い出した.基本となる部分は既に実装されているが細かい機能に関しては、むしろ現在進められている研究成果を見てから決定すべきであり、現在は分析ツールの開発に注力している。分析用のデータベースに関しては、大阪証券取引所などから価格情報の提供を受けている。一方これまでU-Mart上で実施したシミュレーション結果をデータベース化し、自由に利用できるような体制を整えた。ワークショップに関しては、5月に大阪市立大学で公開の講習会を行い、人工知能学会(5月)、中央大学商学部(6月)、産業技術総合研究所(7月)、米国のCMU(10月)、甲南大学(12月)、米国ブルッキングス研究所(1月)でデモンストレーションを行った。その結果、実験参加者や教育用の利用予定者が増加した。平成14年7月にCMUで開催されるCASOSでU-Martの国際コンペが開催される事、その際にブルッキングス研究所のアクステル氏が米国内のオーガナイザとして参加する事が決定した。8月にはSICEの創発シンポジウムの中で大規模な公開実験を行い、14チームから39種のプログラムエージェントの参加があった。10月にはFiscoやSimplex等の情報提供や証券取引の教育システムを提供する会社との研究会を開催した。1月の合宿では、宮崎大学の田中氏より経済物理学の講演を聞いた。その後マイクロストラクチャ、効率的市場仮説、人工市場の先行研究に基づく研究プログラムを具体化した。平成14年3月には進化経済学会で専門のセッションを設け研究成果について包括的に報告する。

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  • 大規模遺伝子ネットワークの相互作用推定

    研究課題/領域番号：12208008  2000年 - 2004年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究

    岡本 正宏, 小野 功, 柏木 浩

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    配分額：97100000円 （ 直接経費：97100000円 ）

    一般に、観測されるシステム要素のタイムコースからシステム要素間の相互作用を推定することは、一種の逆問題である。これまで逆問題解決のための革新的な突破口として、微分方程式の立式に、べき乗則に基づいたS-systemモデルを、観測データを再現する多数の内部パラメータの自動推定法に進化アルゴリズムを適用する方法を提案してきた。本研究では、数10の構成要素から成る遺伝子ネットワークをS-system表記に基づいてモデル化し、次に、観測可能な物質の量のタイムコースデータを再現しうるようにS-systemパラメータの最適化を行い、遺伝子間相互作用を推定するシステムを構築した。さらに、並列クラスターシステムを用いた進化アルゴリズムを基にした高速かつ高精度な多変数非線形数値最適手法の開発を行った。1.高速かつ高精度な多変数非線形数値最適化手法の開発:実数値遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて、新しい世代交代モデルとしてMGGを採用し、交叉法としてUNDXを採用したGA手法を設計・開発した。2.小規模な遺伝子ネットワークシステムでの詳細な相互作用推定:1で開発した遺伝子相互作用推定システムの有用性を検証するために5遺伝子から構成されるネットワークの推定問題に適用した。野生型および1遺伝子破壊株を想定した6種の発現タイムコースデータを準備し、これらのタイムコースデータを開発した遺伝子相互作用推定システムに入力として与えた。システムは、それらのタイムコースデータを再現しうる60個のS-Systemパラメータの値を推定し、その結果からネットワーク構造を同定することができた。3.離散モデルと連続モデルの統合法の確立:大規模系を解する場合、離散モデルと連続モデルの組み合わせ手法によって遺伝子ネットワークの推定を行うことを提案してきた。推定のための戦略は、次のようにまとめられる。(Dまず、用意した解析対象遺伝子数+1セットのタイムコースデータの定常状態の値(発現量)に着目して、閾値検定モデルの解析手順に従って、二項関係を導出する。(2)次に、閾値検定モデルで導出した二項関係を用いて、多階層有向グラフモデルによりグループ化を行う。(3)次に、S-Systemを用いた推定を行う。まず、同値類でない遺伝子間の相互作用について、正か負かは定常状態の発現量データより確定できる。同値類の遺伝子間相互作用については、同値類に属する遺伝子群と同値類に影響を与えている遺伝子の自然状態の発現量のタイムコースデータと関係する遺伝子を一つずつ破壊した場合の発現量のタイムコースデータを与えて、S-Systemモデルのパラメータの最適化を行う。4.推定した相互作用ネットワーク構造からの知識抽出:開発した推定システムを用いて、推定試行を繰り返し、実験データを再現する多数のネットワーク候補を見出すことに成功した。これらの解候補から相互作用に関する重要な知識抽出ができるか検討した。各ネットワーク候補において、状態変数同士の相互作用の符号(+なら活性化、-なら抑制、ゼロなら無関係)に着目し、全構造ですべてに共通に現れる共通構造とその他の構造(非共通構造)に分類し、共通構造のもつシステム解析的解釈を検討した。共通構造は、感度の高い相互作用であり、実験タイムコースデータを再現する上で、重要不可欠なものであることが示唆された。

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  • 状態空間の自動的な圧縮表現に基づくマルチエージェント強化学習手法

    研究課題/領域番号：12680387  2000年 - 2001年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    小野 典彦, 伊藤 拓也, 小野 功

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    配分額：3600000円 （ 直接経費：3600000円 ）

    近年,強化学習手法を応用して,マルチエージェント環境におかれたエージェント群そのものに,試行錯誤な相互作用を行わせ,それらが採用すべき協調行動をボトムアップ的に組織化させ,それによってマルチエージェントシステムの設計者を支援しようとする試み("マルチエージェント強化学習"と呼ぶ)が数多くなされている.しかし,マルチエージェント環境におかれたエージェント群に,従来の強化学習を適用して適切な協調行動を獲得させようとすると,各エージェントの状態空間は組合せ的に爆発してしまう.
    本研究の代表者らは,適度に圧縮表現された状態空間上で各エージェントが学習可能なマルチエージェント強化学習手法を提案し,それにより上記の状態空間の爆発が回避し得ることを実験的に示してきた.平成12年度は,この手法と進化計算を併用することによって,エージェント群に,状態空間の爆発を回避するための適切な状態空間表現を自動的に獲得させながら,それらが採用すべき協調行動を効果的に組織化させるための手法を提案した.提案手法は,マルチエージェントシステムを構成するエージェントの状態表現およびその行動政策を人手に頼ることなく自動的に設計するための要素技術を提供する.
    平成13年度は,状態空間の爆発を回避可能な新しいマルチエージェント強化学習手法として,エージェントの行動政策を予め構造が決定されたニューラルネットにより表現すると共に,その重みベクトルを実数値GAにより最適化することに基礎をおく"進化型ニューラルネット手法"に基づく手法を提案した.提案手法は,連続値/離散値が混在する入出力への対応,連続/離散時間による意思決定への対応,大規模な問題への対応,大域的に良好な行動政策の獲得への対応など,従来手法にはない優れた特色を有しており,マルチエージェントシステムの自動設計のための汎用的な要素技術を提供する.

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  • 自律エージェント群による協調行動の自己組織化に関する基礎研究

    研究課題/領域番号：10680384  1998年 - 1999年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    小野 典彦, 伊藤 拓也, 小野 功

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    配分額：1000000円 （ 直接経費：1000000円 ）

    近年,強化学習手法を応用して,マルチエージェント環境におかれた自律エージェント群そのものに,試行錯誤な相互作用を行わせ,それらが採用すべき協調行動をボトムアップ的に組織化させ,それによってマルチエージェントシステムの設計者を支援しようとする試み("マルチエージェント強化学習"と呼ぶ)が数多くなされている.しかし,マルチエージェント環境におかれた自律エージェント群に,従来の強化学習を適用して適切な協調行動を獲得させようとすると,各エージェントの状態空間は組合せ的に爆発してしまう.
    本研究の代表者らは,各エージェントを適度に圧縮表現された状態空間上で強化学習させることによって,この問題点を回避し得ることを実験的に示してきた.この成果は強化学習に基づく現実的なマルチエージェントシステムの設計支援の可能性を示したという意味では重要であるが,これをさらに現実的なマルチエージェント強化学習手法として発展させるためには,状態空間の適切な圧縮表現を自動的に設計するための手法を確立する必要があった.
    本研究では,代表者らが提案してきた上記のマルチエージェント強化学習手法と進化的計算を併用することによって,エージェント群に,適切な状態空間表現を自動的に獲得させながら,それらが採用すべき協調行動を効果的に組織化させるための手法を提案した.提案手法は,(i)状態空間の適切な圧縮表現の自動獲得を目指して提案されている従来手法よりも優れた圧縮表現を安定的に獲得可能であること,(ii)人手によって試行錯誤的に設計された圧縮表現よりも優れた圧縮表現を獲得可能であることが実験的に確認されており,マルチエージェントシステムを構成する自律エージェントの状態表現およぴその行動政策を人手に頼ることなく自動的に設計するための強力な要素技術を提供する.

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